科技日报记者 何亮
在内蒙古呼伦贝尔的华能伊敏露天煤矿，100台没有驾驶室的纯电动矿卡在采掘区与卸载区之间自如穿梭，装车、运输、卸载、换电全流程无人化作业；控制室内，操作员通过屏幕和操纵杆指挥着这支“机器人军团”……这并非科幻电影场景，而是全球首个百台级纯电动无人矿卡集群运行的真实画面。
这一幕，正是中国煤矿智能化建设从“初级阶段”迈向“智慧矿山”的缩影。截至2025年底，全国已建成智能化煤矿1066处，智能化产能占比突破65%，行业进入快速发展期。7月3日，在第二十八届中国科协年会上，中国工程院院士王国法在接受科技日报记者专访时指出，我国采矿业智能化建设亟须提高智能装备的可靠性与适应性，打通常态化运行水平低、采掘失衡等堵点。
当前，电动矿卡和智能感知系统深度融合激光雷达、毫米波雷达、北斗定位等多种感知技术，部分矿山已拥有车铲对位、自主导航、自主卸载等智能处理能力。随着智能技术在煤矿领域的规模化推广，全国露天煤矿开采产量占比由“十三五”末期的20%提高到目前的25%。
“但在某些场景下，无人化作业还无法达到人工作业的效率。”王国法以露天煤矿无人驾驶矿卡自主避障为例，无人驾驶车辆在矿山路上运行，偶遇水坑后，需要感知后计算能否过去，算力和速度都是制约因素，矿卡往往“卡”在这里。而人工作业则不需要停顿。
除此之外，智能矿山建设更深层次的挑战，是采掘失衡的结构性矛盾。
“采掘失衡”指的是在煤矿回采工作面推进与采区巷道掘进的失衡，工作面智能化开采推进效率速度远超掘进，导致两者进度不匹配。掘进常常成了拖累整个煤矿高效生产的“卡脖子”环节。
据测算，全国一年煤矿掘进巷道要达1.3万公里，“加起来能打通地球”。王国法表示，煤矿地质条件千差万别，没有一种掘进设备能适应所有地质条件。即便是在工程建设领域已非常先进的TBM（全断面隧道掘进机），在煤矿应用中也面临多种条件适应性和安装、撤出时间长的挑战。
面对这些难题，王国法提出应提升智能装备的可靠性与适应性，并推进“煤炭智能柔性供给体系”建设，即通过需求预测、柔性生产、智能物流和数字化交易，实现产能与市场的精准匹配，促进供应链与物流链融合，构建矿区立体化开发体系。
《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》明确提出，到2035年各类煤矿基本实现智能化。王国法强调，行业须抢抓窗口期，从“资源储量—资本投入—规模扩张”的线性模式，向“数据生成—知识沉淀—算法迭代—价值倍增”的指数模式跃迁。
在他看来，煤矿智能化是人工智能大规模赋能实体经济的“超级试验场”。数据成为第四大生产要素，未来开采的核心场景将实现少人化、无人化，产业工人转向数据标注与知识积累，企业也要完成从“资源运营商”到“数据运营商”的切换。而这一切，既需要技术迭代的耐心，更呼唤管理理念的同步革新。
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